定比和定距,区间和比率数据的差别到底在哪里?

08/19 11:29
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从统计学分析,数据类型分为四种:

定类,定序,定距和定比,这四种类型是从低到高的递进关系,高级的类型可以用低级类型的分析方法来分析,而反过来却不行。


从测量尺度,数据类型也有四种:

名义、次序、区间和比率尺度,它们也是从低到高的递进关系,高级的测量尺度则包含前面类型的所有特性。

强调,这两种说法,说的是同一个事情:

定类等价于名义、定序等价于次序、定距等价于区间,而定比等价于比率。

名义和次序比较好理解,但关于区间和比率,时有混淆。

SPSS软件干脆将区间和比率合并为标度测量尺度,不过在一些个别的统计方法中,还是有必要区分一下区间和比率数据的。


那么区间数据和比率数据,他们的区别到底在哪里?



01
零是否表示“没有”的意思

比率数据有绝对零,即零代表“没有”的意思,“没有”等价于“无”,而区间数据则没有绝对零点。

02
正负值是否同时存在

比率数据没有负数,而区间数据存在负数。



以上两点基本就可以判定一个数据是区间测量尺度还是比率测量尺度。

举例1:一个体操运动员在比赛中的发挥程度,我们可以说是“零失误”,此时“零失误”表示“没有失误”。而且,体操运动的“负失误”从未被定义过,没有这样的定义,所以体操运动发挥程度这个数据就是比率数据。

举例2:一个人的体重,这个世界上从来没有一个人的体重是负数的,如果一个人不存在,那么他的体重就是零,表示没有这个人。因此体重数据是比率数据。

举例3:摄氏温度和华氏温度,摄氏0度是存在的,并不是“没有”,而且世界上是存在零下10摄氏度和零上10摄氏度,存在负数。而且摄氏0度还可以表示为华氏32度,即此处0的表述和含义不是固定的,不是绝对的。所以温度测量数据属于区间尺度。

举例4:一家公司的人数,只要有人在,就是正数,不会是负数,公司人数=0,说明这个公司是个空壳公司嘛,因此公司人数是比率尺度。

本文完
文/图=数据小兵

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